数据分析方案-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析方案的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据分析方案的解答，让我们一起看看吧。

1. 如何让企业接受和认同舆情大数据分析，并转化成方案？
2. 中小学AI分析心理数据解决方案？
3. 如何用一个算法将大数据和Al结合，分析病人信息就可匹配出适合病人的最佳诊疗方案？
4. 网络相关大数据分析架构用kafka + spark + hadoop比较好，还是ELK的解决方案比较好？

如何让企业接受和认同舆情大数据分析，并转化成方案？

让企业接受和认同舆情大数据分析并转化成方案需要有现实的案例介绍，应对案例进行分析，还要结合企业的具体情况，分析企业因舆情问题可能会导致的损失，有理有据的让企业相信和接受舆情大数据分析结果。

中小学AI分析心理数据解决方案？

1. 情绪识别系统：通过对学生的表情、语音和行为进行分析，识别出学生的情绪状态，如快乐、悲伤、愤怒等。这可以帮助教师及时发现学生的心理问题，并***取相应的措施。

2. 压力评估工具：通过分析学生的学习成绩、作业完成情况、课外活动参与度等数据，评估学生的压力水平。这可以帮助教师了解学生的学习压力来源，并提供相应的支持。

3. 人际关系分析：通过分析学生的社交媒体互动、课堂讨论参与度等数据，评估学生的人际关系状况。这可以帮助教师发现学生在人际交往中可能遇到的问题，并提供指导。

4. 心理健康教育平台：利用AI技术，为学生提供个性化的心理健康教育***，如心理健康知识普及、心理调适技巧培训等。这可以帮助学生提高心理素质，增强心理适应能力。

5. 预警系统：通过对学生的心理数据进行持续监测，建立预警机制，对可能出现心理问题的学生进行提前干预。这可以降低心理问题的发生概率，保障学生的身心健康。

6. 专业心理咨询服务：结合AI技术，为学生提供在线心理咨询服务，帮助学生解决心理问题。这可以提高学生的心理求助意愿，降低心理问题的发生率。

7. 家校合作平台：通过AI技术，搭建家校沟通平台，让家长了解学生的心理状况，共同关注学生的心理健康。这可以增强家校合作，形成教育合力。

8. 数据分析与报告：利用AI技术对收集到的心理数据进行分析，生成可视化报告，为学校管理者和教育工作者提供决策依据。这可以提高心理工作的针对性和有效性。

如何用一个算法将大数据和Al结合，分析病人信息就可匹配出适合病人的最佳诊疗方案？

大数据的优势就是能够最大限度的做出回顾性分析，特别是用于药物分析和治疗有效性，但是每个人都不一样，而且有些受选择样本的影响，比如复杂多病种、药物用量少等，可能会有差异，最好还是由专业医生指导。

你的具体问题，我解决不了，但是可以给你一个建议，中科院心理所现在开课了大数据心理学和用户体验心理学专业，也是通过数据分析和医学临床个案做结合，可以关注一下朱廷邵教授的研究课题

网络相关大数据分析架构用kafka + spark + hadoop比较好，还是ELK的解决方案比较好？

ELK一般用来解决分布式日志的查询和管理，如果需要大数据统计分析，spark hadoop还是更强一些。但是如果是小公司，且数据量不大，都可以的，ELK可能还更简单一些

我的回答：我觉得选ELK可以实现大数据分析。

我提供一个架构：

日志+Filebeat+Kafka+Logstash+elasticsearch+(Grafana+kibana)的日志***集和分析方案，一般在云计算里面监控用Prometheus（监控k8s）+Grafana。

我的分析：ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，这三个是核心的套件，但是并非是全部。

elasticsearch是一个实时全文搜索和分析的引擎，提供检索、分析和存储数据的三大功能。它是一套提供高效检索功能、可扩展的分布式系统。它构建于Apache 的Lucene搜索引擎库之上，使用elasticsearch进行数据索引和存储。

logstash是一个用来搜集、分析、过滤日志的工具。使用Logstash进行数据聚合和处理。

Kibana是一套web的图形化界面，用于搜索、分析和可视化存储在Elasricsearch指标中的日志数据，使用Kibana进行数据分析和可视化。

日志***集端我们使用的是Filebeat。先进行数据***集，再通过kafka集群送给Logstash进行数据的过滤和加工，使用Logstash集群去消费

Kafka集群中的数据，Logstash输出日志给elasticsearch。最后通过Kibana和Grafana进行数据可视化。

这个ELK的数据日志分析系统实际上分成几个部分：

1.业务服务器：实现业务的高可用服务。

2.数据***集层：使用filebeat进行日志收集。

3.消息队列层：filebeat是消息的生产者，存储的日志可以随时被Logstash消费。

4.数据分析层：Logstash将获取到的日志进行分析、清洗和过滤，最后转发到Elasticsearch集群中。

5.数据持久化存储：Elasticsearch集群接收到Logstash发过来的数据，把结构化的数据存储到Elasticsearch集群中。

6.数据查询、展示层：Kibana是一个可视化的数据展示平台，当有数据检索请求时，它从Elasticsearch集群上读取数据，进行可视化出图和多维度分析。

鼓励的话语：博观而约取，厚积而薄发。

到此，以上就是小编对于数据分析方案的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析方案的4点解答对大家有用。